【数据分享】全球变化情景下全球水稻高温致灾风险模拟栅格数据集（2030s, 2050s）——附下载链接

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Part1摘要

    在气候变化与人口膨胀背景下，世界粮食供应压力加重。水稻作为一种温度敏感型作物，其未来的产量和受灾情况也将随着气候变化而发生显著的变化。作者利用MaxEnt模型、供需重分配方法和历史时期（1970-2000年）水稻种植区及产量数据，对未来近期2030s（2016-2035年）和未来中期2050s（2046-2065年）不同升温情景下（rcp2.6-ssp1，rcp4.5-ssp2和rcp8.5-ssp3）水稻的潜在适宜区进行模拟；然后，与计算得到的未来不同升温情景下的极端高温致灾叠加，得到水稻极端高温暴露区域数据。通过EPIC模型计算水稻面向高温胁迫的脆弱性曲线，并通过未来升温情景下的高温致灾计算，以此作为水稻高温产量损失数据,构成全球变化情景下全球水稻高温致灾风险模拟栅格数据集（2030s, 2050s）。该数据集内容包括：（1）历史时期的水稻种植区与3种升温情景下模拟得到的未来近期和未来中期的水稻潜在适宜种植区；（2）历史时期受极端高温影响的水稻分布区（即水稻高温暴露区）与3种升温情景下模拟得到的水稻高温暴露区；（3）历史时期极端高温导致的水稻产量损失（即水稻高温脆弱性）与3种升温情景下模拟得到的水稻产量损失。水稻种植区与高温暴露区数据空间分辨率为0.25°x0.25°，脆弱性数据空间分辨率为0.5°x0.5°。数据集存储为.tif格式，由21个数据文件组成，数据量为46.8 MB（压缩为1个文件，3.67 MB）。基于该数据集的研究成果发表在Sustainability，2021年第13卷第3期。

Part2数据引用方式

苏鹏, 王静爱*, 张安宇, 王然. 全球变化情景下全球水稻高温致灾风险模拟栅格数据集（2030s, 2050s）[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2022. https://doi.org/10.3974/geodb.2022.06.04.V1.

Part3关联论文

Su, P., Zhang, A. Y., Wang, R., et al. Prediction of future natural suitable areas for rice under representative concentration pathways (RCPs). Sustainability, 2021, 13(3): 1580. https://doi.org/10.3390/su13031580

Part4数据获取方式

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